การทดสอบ A/B เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการสังเกตพฤติกรรมของผู้ใช้ด้วยหน้าจอเดียวกันหรือประสบการณ์ในแอปที่แตกต่างกันตั้งแต่ 2 เวอร์ชันขึ้นไป สามารถช่วยคุณทดสอบรูปแบบต่างๆ ของรายการ ซึ่งโดยทั่วไปจะอิงตาม UI เพื่อพิจารณาว่ารูปแบบใดทำงานได้ดีกว่ากัน

การนำผู้ใช้บางคนไปใช้เวอร์ชัน A และคนอื่นๆ ไปที่เวอร์ชัน B ช่วยให้คุณสังเกตพฤติกรรมของผู้ใช้แต่ละคนได้ ด้วยวิธีนี้ คุณสามารถ:

• กำหนดสถานการณ์ที่ดีที่สุดเพื่อเพิ่มอัตราการแปลง
• กำหนดกลยุทธ์ทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด
• ปรับปรุงเค้าโครงหรือตัวเลือกการออกแบบ
• ตัดสินใจเลือกคำกระตุ้นการตัดสินใจที่ประสบความสำเร็จมากที่สุด ฯลฯ

ต้นทุนที่สูงและความซับซ้อนทางเทคนิคในการพัฒนาผลิตภัณฑ์มือถือทำให้มีเวลาเพียงเล็กน้อยสำหรับการคาดเดา โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องพัฒนาแอปที่ลูกค้าเห็นว่ามีประโยชน์ นั่นเป็นเหตุผลที่จำเป็นต้องมีเครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ เช่น การทดสอบ A/B สามารถอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจได้ดีขึ้นตลอดวงจรชีวิตการพัฒนา ทำให้มีเวลาและทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับทีมของคุณในการมุ่งเน้นไปที่วัตถุประสงค์ของพวกเขา

ขั้นตอนการทดสอบ A/B

หากคุณต้องการข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจากการทดสอบ A/B แนวทางการวางแผนจำเป็นต้องได้รับการพิจารณาที่เกี่ยวข้อง เนื่องจากการทดสอบสถานการณ์ต่างๆ หลายสิบสถานการณ์จะมีค่าใช้จ่ายสูง การลดสถานการณ์โดยการรวบรวมข้อมูลและการวิจัยที่เกี่ยวข้องอาจช่วยให้กระบวนการโดยรวมเร็วขึ้นได้

ขั้นตอนการทดสอบ A/B ประกอบด้วย 5 ขั้นตอน:

1. กำหนดสมมติฐาน
2. ดำเนินการ
3. ทดสอบและตรวจสอบ
4. รายงาน
5. ย้ำ

1. กำหนดสมมติฐาน กรณีที่จะทดสอบถูกสร้างขึ้นด้วยข้อมูลจากทีมที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการ บางส่วนได้รับการจัดลำดับความสำคัญสำหรับการทดสอบ ในขณะที่บางส่วนจะถูกส่งไปยังงานในมือสำหรับการทดสอบในอนาคต สิ่งเหล่านี้ใช้เพื่อกำหนดและแจ้งกลยุทธ์สำหรับการดำเนินการทดสอบ
2. การดำเนินการ เนื้อหา วัสดุ และภาพที่จำเป็นทั้งหมดถูกสร้างขึ้นสำหรับเคสที่จะทดสอบ กำหนดระยะเวลาของการทดสอบและจำนวนคนที่คาดว่าจะเข้าร่วม มีการระบุผลลัพธ์เป้าหมายและวิธีการสำหรับการมอนิเตอร์ มีการชี้แจงกระบวนการเกี่ยวกับปุ่มที่จะกำหนดเหตุการณ์ พื้นที่ของหน้าเพื่อดูแผนที่ความร้อน ฯลฯ ได้รับการชี้แจง
3. ทดสอบและตรวจสอบ ขณะนี้การทดสอบใช้งานได้จริงสำหรับโปรไฟล์ผู้เข้าร่วม กระบวนการทั้งหมดควรได้รับการตรวจสอบอย่างดีและควรประเมินผลการวิเคราะห์
4. รายงาน. เมื่อกระบวนการทดสอบเสร็จสิ้น ควรแบ่งปันผลลัพธ์กับทีมที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในลักษณะที่โปร่งใส และควรกำหนดการดำเนินการที่จำเป็นสำหรับสถานการณ์ที่จำเป็น
5. ย้ำ. คุณได้รับผลลัพธ์สุดท้ายและคำติชมจากผู้ใช้ของคุณ ตอนนี้ถึงตาคุณแล้ว! หากคุณต้องการทำซ้ำผลิตภัณฑ์ของคุณตามผลการทดสอบ A/B คุณสามารถทำได้ด้วยความสบายใจและรวมไว้ในแผนงานของคุณ

การทดสอบผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างต่อเนื่องและการวัดผลการกระทำของผู้ใช้เป็นกระบวนการที่ควรได้รับการทดสอบอยู่เสมอ กระบวนการนี้มีประโยชน์มากมาย แต่เราได้รวบรวมมาให้คุณแล้ว

1. ปรับปรุงเนื้อหา
   การทดสอบ A/B เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเปรียบเทียบตัวเลือกการคัดลอกบนปุ่มคำกระตุ้นการตัดสินใจเพื่อดูว่าปุ่มใดมีอัตราการคลิกผ่านที่ดีกว่า ด้วยวิธีนี้ คุณจะสามารถใช้งบประมาณได้อย่างมีประสิทธิภาพ และคุณสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกของผู้ใช้ได้อย่างรวดเร็ว
2. ลดอัตรา
   ตีกลับ อัตราตีกลับมีความสำคัญมากสำหรับการแปลง การทดสอบ A/B เผยให้เห็นชุดค่าผสมที่ช่วยให้ลูกค้าอยู่บนไซต์หรือในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ได้นานขึ้น ยิ่งลูกค้าใช้เวลากับผลิตภัณฑ์ของคุณมากเท่าใด พวกเขาก็ยิ่งเข้าใจถึงคุณค่าที่คุณพยายามนำเสนอมากขึ้นเท่านั้น สิ่งนี้จะลดอัตราตีกลับของคุณ
3. เพิ่มอัตรา Conversion การ
   ทดสอบ A/B เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการระบุเนื้อหาที่ดีซึ่งจะเปลี่ยนการเข้าชมเป็นการลงทะเบียนหรือการซื้อ การรู้ว่าอะไรได้ผลและอะไรไม่ได้ผลจะช่วยให้คุณเปลี่ยนโอกาสในการขายได้มากขึ้น
4. ลดความเสี่ยงในการดำเนินงาน
   ด้วยการทดสอบ A/B คุณสามารถค้นพบโฟลว์ของผู้ใช้ที่ไม่มีประสิทธิภาพได้อย่างง่ายดายก่อนที่จะส่งผลเสียต่อผลิตภัณฑ์ของคุณ วิธีนี้ทำให้คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพแอปของคุณ ซึ่งยังช่วยหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ ทำให้คุณสามารถจัดการทรัพยากรได้ดีขึ้นในท้ายที่สุด
5. ลดอัตรา 'รถเข็นที่ถูกละทิ้ง'
   หนึ่งในปัญหาที่สำคัญที่สุดในแอพพลิเคชั่นอีคอมเมิร์ซคืออัตราตะกร้าที่ถูกละทิ้งสูง สามารถลดอัตรานี้ได้ แต่ต้องมีการติดตามผู้ใช้อย่างใกล้ชิดและทำความเข้าใจว่าอะไรได้ผล การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณสามารถทดสอบสถานการณ์ที่จำเป็นเพื่อลดอัตราส่วนนี้และลดความพยายามของคุณได้มาก
6. เพิ่มการมีส่วนร่วม
   ของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น ในแอปพลิเคชันโซเชียลมีเดีย มีตัวเลือกการออกแบบไอคอนต่างๆ มากมายที่คุณสามารถใช้บนปุ่ม "ถูกใจ" คุณสามารถวัดผลทางเลือกเหล่านี้ได้โดยแสดงให้ผู้ใช้หลายๆ คนเห็นว่าไอคอนใดถูกเลือกบ่อยที่สุด เพิ่มความพึงพอใจของผู้ใช้ และผลที่ตามมาคือการมีส่วนร่วมของผู้ใช้
   การทดสอบ A/B ช่วยให้คุณสามารถทดสอบหน้า ชื่อ ชื่อเรื่อง เนื้อหา รูปภาพ คำกระตุ้นการตัดสินใจ แบบอักษร สี และองค์ประกอบอื่นๆ ซึ่งทั้งหมดนี้ส่งผลต่อการมีส่วนร่วม